المقارنة بين نموذج الانحدار اللوجيستي والشبكات العصبية في تصنيف المشاهدات (دراسه ميدانية: تحديد أهم العوامل المؤثرة علي كفاية دخل الأسرة في مدينة القاهرة) | ||||
| The Egyptian Statistical Journal | ||||
| Article 3, Volume 62, Issue 2, December 2018, Page 69-88 PDF (671.73 K) | ||||
| Document Type: Original Article | ||||
| DOI: 10.21608/esju.2018.314399 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
| عماد الدين إبراهيم على* | ||||
| مدرس بكلية التجارة - جامعة عين شمس، مصر | ||||
| Abstract | ||||
| تناولت هذه الدراسه بين نموذج الانحدار اللوجيستي Logistic regression Model و اسلوب الشبكات العصبيه الاصطناعيه Artificial Neural Networks في القجره علي تصنيف المشاهدات بالتطبيق علي دراسه اهم العوامل المؤثره علي كفاءه دخل الاسره في مدينه القاهره . الجدير بالذكر ان نموذج الانحدار اللوجسيتي من اكثر النماذج ملائمه لتحليل المتغير التابع الوصفي الثنائي و المتعدد ، و هو يمثل حاله خاصه من نموذج الانحدار الخطي العام، لكنه مقيد في تطبيقه، فاذا كانت العلاقه بين المتغيرات المستقله غير خطيه فإن النتائج المتحصل عليها من الانحدار اللوجيستي تكون مضلله، انا الشبكات العصبيه فهي اسلوب لا يشترط في استخدامه علي ان تكون العاقه خطيه او غير خطيه ، كما انه لا يشترط توزيع احتمالي معين ( الطبيعي) لمتغيرات الدراسه ، لذا يعتبر اسلوب الشبكات العصبيه اكثر ملائمه في استخدام في مثل هذه الظروف من نماذج التصنيف الاخري. و في هذه الدراسه نقدم مقارنه عمليه لقياس القدره علي التصنيف بين نموذج الانحدار اللوجيستي و الشبكات العصبيه الاصطناعيه | ||||
| Keywords | ||||
| نموذج الانحدار اللوجيستي; الشبكات العصبية الاصطناعية; دخل الاسره | ||||
|
Statistics Article View: 237 PDF Download: 295 |
||||
